מאחורי הקלעים: איך יוצרים פרוטוטייפ בחצי שעה

וגם: האם יש טעם לבחור מוצרי "ראפר", מה ההבדל בין בייס44 לכלי התכנות האחרים והסינים עושים את זה שוב.

אהלן, כאן אמיתי בונה עם הניוזלטר על AI ופרודוקטיביות.

המהדורה תעסוק בעיקר בפיתוח מוצרים ללא קוד, ובפרט ב-Base44, הכלי המדהים שהצגתי בשבוע שעבר ומאז הפך להיות הלהיט הלאומי (ובצדק).

השבוע בתוכנית:

• האם יש טעם לבנות מוצרי Wrapper?

• מאחורי הקלעים: איך יוצרים פרוטוטייפ עובד בחצי שעה?

• מה ההבדל בין Base44 לכלי ה-AI Builders האחרים?

• הסינים שוב עושים את זה

• סיכום חדשות הטוויטר

---

״אבל מה הטעם לבנות את המוצר הזה אם אפשר לעשות את אותו הדבר בצ׳אט?"

זו שאלה שנשאלתי השבוע בסדנה שהעברתי לסגל של מרכז היזמות באוניברסיטת בן גוריון, על פיתוח מוצרים ללא קוד.

בהדגמה, הראיתי איך אני בונה בעזרת Base 44 מוצר קטן שלוקח נושא והופך אותו לסיפור ילדים לפני השינה, כולל יצירת תמונות מותאמות, וכל זה בכמה דקות.

והאמת? זו שאלה מצוינת שכדאי להתעמק בה.

למעשה, מוצרים מהסוג הזה הפכו להיות מאד פופולאריים בשנתיים האחרונות וקיבלו את הכינוי ״Wrappers״, כי הם בעצם עוטפים קריאת API ופרומפט בממשק מוצרי ידידותי.

את הראפר הראשון שלי, "מחולל בדיחות אבא", בניתי לפני שנתיים, ומאז זה הפך להיות סוג המוצרים החביב עליי.

אבל מה הטעם באמת לבנות מוצרים כאלה?

הרי לכאורה המשתמשים יכולים פשוט לגשת לצ׳אט בעצמם.

אז הנה כמה סיבות :

בגלל הרעיון: לא כולם חשבו על השימוש המסוים הזה. כמה מכם חשבו לפני הפוסט הזה על הרעיון של להפוך כל נושא לסיפור ילדים באמצעות הצ׳אט?

בגלל הנגישות: מחוץ לבועת הלינקדאין והרשתות, אנשים רבים בכלל לא משתמשים בצ׳אט או מרגישים שהם הולכים שם לאיבוד ולא יודעים מה לכתוב.

מוצר פשוט ונגיש (אפילו רק העובדה שהוא בעברית למשל) יכול לפתוח את הדלת למשתמשים חדשים שלא היו עושים את זה.

בגלל חוויית המשתמש: ממשק הצ'אט, שהפך להיות ברירת המחדל שלנו, מתאים בעיקר למשתמשים מתקדמים שיודעים לכתוב פרומפטים מורכבים ולנהל שיחות מורכבות.

אבל למעשה, לרוב משתמשים יעדיפו מוצר עם תהליך מובנה וברור - למשל UI שבוא צריך רק לבחור נושא, גיל הילד, ודמות מועדפת וללחוץ על כפתור.

בגלל הפרומפט: ברוב המקרים הערך הכי גדול של Wrapper הוא הפרומפט הפנימי שהושקעו בו מחשבה ועבודה.

אם השקעתם זמן רב בלחדד פרומפט ליצירת סיפורים מעולים לילדים, המשתמשים שלכם יקבלו תוצאות טובות יותר מאשר מהצ'אט הרגיל.

אפשר לשלב כמה מודלים: בצ'אט אנחנו מוגבלים למודל אחד, בעוד שבמוצר אפשר לשלב מודלים שונים—למשל יצירת תמונות עם מודל FLUX יחד עם יכולת לשפר את הפרומפט בעזרת מודל שפה.

האספקט השיווקי: לרוב אנשים יעדיפו מוצר שעושה דבר ספציפי אחד בצורה מעולה. הוא נתפס כ"מומחה" לתחום מסוים, וקל יותר לשווק אותו.

לרכב על כנפי ענקים: מוצרים מבוססי API משתפרים אוטומטית עם יציאת מודלים חדשים פשוט כי המודל שמפעיל אותם משתפר,

למשל ברגע שיצא המודל האחרון של קלוד פתאום כל ה-AI Builders השתפרו משמעותית בלי שהם עשו כלום.

בהקשר הזה, כלל אצבע חשוב אומר: כשאתם בונים מוצר כזה, שאלו את עצמכם את השאלה הבאה:

אם השדרוג הבא של המודל ישפר את המוצר או יהפוך אותו למיותר?

אם אתם חושבים שהתשובה היא יהפוך למיותר - כנראה שכדאי לשנות כיוון.

כי זו רק ההתחלה: כמו כל מוצר, מתחילים עם MVP, וברגע שיש משתמשים אמיתיים, אפשר ללמוד מה חשוב להם ולהוסיף פיצ'רים חדשים שלא קיימים בצ׳אט.

למשל בדוגמה של מוצר לסיפורי ילדים זה יכול להיות טמפלייטים, מרקטפלייס לסיפורים, ואפילו אופציה להדפסה פיזית.

לסיכום, אני מאמין ש-Wrappers הם מוצרים מעולים ובמיוחד דרך קלה ונוחה לתת ערך מהר ולהגיע למשתמשים - כל עוד אתם מאמינים ברעיון שלכם וביכולת להגיע לקהל שמוכן לשלם עליהם.

---

מאחורי הקלעים: איך יוצרים פרוטוטייפ עובד בחצי שעה?

כשבניתי את Timkor, חשבתי שיהיה מגניב לתעד את כל התהליך – פשוט הפעלתי הקלטת מסך ושכחתי מזה.

היום סוף סוף מצאתי זמן, וערכתי את ההקלטה לסרטון קצר של שתי דקות בהילוך מהיר.

אז מה היה שם?

התחלתי מפרומפט מאולתר, וכבר בניסיון הראשון קיבלתי תוצאה שעובדת.
לאחר מכן השקעתי כמה דקות נוספות ביצירת דף נחיתה ושיפור העיצוב,

כאשר רוב הזמן הוקדש לדיוק של התוצרים (למשל תיקון טעויות כמו ניתוח מחיר בצורה לא הגיונית).

מה שאיפשר לי לעשות את זה בחצי שעה ולא בשעתיים היה העובדה שBase44 חסך לי את כל ההתעסקות באינטגרציה לדאטהבייס ובחיבור ל-API עם המפתח שלי - דברים שלרוב נוטים להסתבך קצת.

נקודה מעניינת נוספת - לא היה לי עיצוב או אפילו תמונה ברורה בראש לגבי המוצר הסופי,

למעשה, זה היה תהליך משותף שלי ושל ה-AI: הוא מציע רעיון ויזואלי, ואני מחליט אם לאמץ או לשנות אותו.

התהליך הזה עובד טוב באופן מפתיע כי המודל מאומן על אתרים קיימים, ויש בסופו של דבר תבניות מוכרות שאנחנו משתמשים בהן.

גם כשאנחנו מעצבים, אנחנו לרוב לוקחים השראה מאתרים אחרים ולא חייבים להמציא את הגלגל כל פעם מחדש.

עוד אנקדוטה מעניינת להמחשה של זה:
בשלב מסוים, כשהרגשתי שהעיצוב לא מספיק טוב, פשוט כתבתי לו "make it 10x better", ודווקא השלב הזה יצר את השיפור המשמעותי ביותר בנראות של המוצר.

כשערכתי את הסרטון היום וראיתי שוב את תהליך העבודה שלי, חשבתי קצת על ההבדלים בין התהליך הזה לבין תהליך פיתוח מסורתי בחברות.

שמתי לב שאחד הדברים שמאטים אותנו הכי הרבה בתהליכי פיתוח של מוצרים הוא התקשורת – פגישות, סינקים, הודעות בסלאק. זה לא רק הזמן שנשרף בפגישה עצמה, אלא גם ההמתנה לעדכונים והעיכובים כשנתקלים בבלוקרים.

כשאני לוקח על עצמי את כל התפקידים – פרודקט, פיתוח, עיצוב, QA, ואפילו שיווק ומכירות – אני פשוט חוסך את כל הזמן הזה.

ברור שהגישה הזו (עדיין) לא מתאימה לחברות גדולות או לפרויקטים מורכבים במיוחד, אבל במצבים מסוימים, למשל פיתוח של מוצר חדש לגמרי,

אפשר בהחלט לדמיין תסריט שבו אדם אחד מחליף Squad שלם (נניח פרודקט, פיתוח ועיצוב) וחוסך את הצורך בעדכונים הדדיים ותקשורת כי הכל קורה בראש שלו.

עובד כזה מסוגל להניע פרויקטים במהירות שיא זמן שני האנשים שהתפנו - יכולים לקדם במקביל עוד פרויקטים וכך החברה משלשת את התפוקה שלה.

התובנה גרמה לי לחשוב מחדש על הדרך שבה אנחנו בונה את הקריירה שלי.

אם בעבר ההיה ברור שכדאי להתמחות בתחום אחד ספציפי,
היום אני חושב (וגם רואה בשטח) שיש ביקוש הולך וגובר ל"אנשי פול סטאק" שיודעים לעשות "גם וגם וגם" וכמובן ממנפים כלי AI כדי להאיץ תהליכים.

ולגבי המוצר - אתם יכולים לנסות אותו פה
https://timkor.com/Landing

---

מה ההבדל בין Base44 לכלי ה-AI Builders האחרים?

בעקבות הבלוג מהשבוע שעבר,

שאלו אותי בתגובות ובפרטי במה Base44 שונה מכלים אחרים כמו Lovable ו-Bolt.

אז הנה ההבדל המרכזי:

בכל כלי ה-AI Builders האחרים, ה-AI אמנם כותב את הקוד, אבל עדיין צריך להתעסק באינטגרציות לשירותים חיצוניים.

למשל, כדי לחבר אותנטיקציה או דאטה-בייס, תצטרכו לפתוח חשבון ב-Supabase או Firebase, להתמודד עם הגדרות מורכבות, ולא תמיד האינטגרציה עובדת חלק.

היתרון הגדול של Base44 זה ששם כל הדברים האלה כבר מובנים בפנים וה-AI יודע לחבר אותם מאחורי הקלעים מבלי שצריך לעשות כלום:

• חיבור לדאטה-בייס

• חיבור ל-API של מודלי שפה

• אנליטיקס מובנה

• חיבור לדומיין שלכם

• מערכת לשליחת אימיילים למשתמשים

• ובקרוב אפילו חיבור מובנה לסליקה

  

  
  במילים פשוטות: אתם פשוט כותבים מה אתם רוצים לבנות – וזה קורה.
  
  בלי הסתבכויות ובלי לדעת שורת קוד אחת.
  
  זו גישה גאונית לדעתי, שבאמת מצליחה להנגיש את היכולת לבנות מוצרים גם לאנשים לא טכנולוגיים בכלל שרוצים להפוך את הרעיונות שלהם למוצרים.
  
  אגב, מעבר למוצר עצמו שהוא מדהים - גם הסיפור של מי שבנה אותו מעורר השראה.
  
  מאחורי החברות הגדולות בתחום כמו Bolt, Lovable ו-Cursor עומדים צוותים שלמים – אמנם לא ענקיים, אבל בכל זאת כמה עשרות אנשים שעובדים על פיתוח, שיווק, שירות לקוחות ותחזוקה שוטפת.
  
  המוצר Base44 הוא לגמרי One-man operation של Maor Shlomo.
  
  אין לו מושג איך הוא מצליח, אבל הוא עושה את הפרודקט, הפיתוח, השיווק, המכירות - לגמרי לבד!
  
  אז אם עדיין לא יצא לכם לנסות את Base44 אני ממליץ לכם בחום לקחת אותו לסיבוב - אפשר להתחיל בחינם.
  
  * אני יודע שאני חופר על המוצר הזה קצת, אבל זה בגלל שאני באמת חושב שהוא מדהים. זה לא שת”פ ואני לא מקבל על זה כלום.

---

הסינים שוב עושים את זה 🤯

בשבוע האחרון האחרונה הטוויטר בטירוף מכלי חדש בשם Manus שככל הנראה מהווה פריצת דרך בתחום הסוכנים האוטונומיים.

בסרטון ההדגמה , שכבר הגיע למילוני צפיות, Manus מציג יכולות מרשימות במיוחד כשהוא מבצע משימות כמו סינון ומיון קורות חיים, ניתוח פיננסי ותכנון טיול באופן אוטונומי לחלוטין.

איך זה עובד?

בגדול, הוא מערכת Multi Agent שיכולה להריץ מעל 100פעולות במקביל - ממש כמו צוות של עובדים.

הוא מקבל משימה וכדי לבצע אותה הוא מייצר לעצמו תתי משימות,

וכדי לבצע אותן הוא יודע להפעיל כלים כמו חיפוש ומחקר מעמיק, גלישה באתרים עם הדפדפן, כתיבת קוד - כאשר הוא מחליט לבד איזה יכולת להפעיל ומתי.

יתרון נוסף שלו זה שהוא פועל באופן אסינכרוני בענן, כך שאפשר לסגור את המחשב והוא ממשיך לרוץ ברקע - ממש כמו עובד אנושי.

לפי החברה, Manus השיג את התוצאות הטובות ביותר אי פעם במבחן הבנצ'מרק GAIA (מבחן שבודק יכולות של עוזרי AI כלליים) ולקח את המקום הראשון בכל שלושת רמות הקושי של המבחן - כשהוא עוקף אפילו Deep Research של OpenAI.

חשוב להגיד - זה לא הסוכן האוטונומי הראשון שאנחנו רואים,

למעשה - כל החברות הגדולות עובדות על כלים כאלה. לפי הדייוחים OpenAI אמורה להשיק בקרוב סוכנים כאלה לחברות במחירים של 2,000 דולר עד 20,000 דולר.

בינתיים, החברה הסינית שמאחורי הכלי הזה כבר הודיעה שהיא תוציא את הכלי בהמשך כOpen Source, או במילים אחרות - נשמע שהם הולכים לעשות לOpenAI דיפסיק...

אז איך מנסים אותו?
נכון לעכשיו הוא במודל של Invite only וכדי לנסות אותו צריך לקבל הזמנה ממישהו שכבר משתמש בו (אחלה דרך ליצור ויראליות...).

אני עוד לא הצלחתי לעשות את זה, אז אם במקרה יש לכם גישה - אשמח לקבל הזמנה :)

בינתיים אפשר להירשם לרשימת ההמתנה באתר שלהם.

אבל זה לא הסוף, כן העלילה מסתבכת ומתחיל החלק היותר מעניין.

משתמש בטוויטר הצליח לעשות לו Jailbreak וחשף שהוא משתמש במודל של קלוד מאחורי הקלעים בשילוב של הרבה כלים.

אגב, זה לא בהכרח אומר שזה פייק. גם אם הם הצליחו לבנות אייג’נט מתוחכם במיוחד שמצליח במשימות מורכבות שהאחרים נכשלים זה גם הישג מרשים ופריצת דרך.

בכל מקרה, לא לקח הרבה זמן עד שמשתמש אחר בטוויטר בנה לבד, או יותר נכון נעזר בManus לבנות לד, גרסת Open Source שלו (עם שם שלא אזכיר פה).

בשורה התחתונה - עד שהכלי הזה לא יהיה זמין לציבור באופן מלא ונראה אותו מתחכך עם משימות של העולם האמיתי ואתגרים אמיתייים - אני נשאר בצד הסקפטי.

---

סיכום חדשות הטוויטר:

(נכתב ע”י AI Agent)

• OpenAI השיקה כלים חדשים לבניית סוכני AI - חבילת פיתוח שמאפשרת לפתח מערכות אוטונומיות חכמות

• ה-Responses API החדש מאחד את הפשטות של Chat Completions עם יכולות השימוש בכלים, ומציע:

  • כלי חיפוש באינטרנט - מאפשר קבלת תשובות מעודכנות מהרשת עם ציטוטים

  • חיפוש בקבצים - אחזור מידע מדויק מאוספי מסמכים גדולים

  • שימוש במחשב - יכולת להשלים משימות על מחשב כמו בדיקות QA או הזנת נתונים

• Agents SDK - ערכת פיתוח קוד פתוח לתזמור תהליכי עבודה של מספר סוכנים

פרפלקסיטי (Perplexity) מרחיבה שירותים

• אפליקציית Windows רשמית המציעה הכתבה קולית, קיצורי מקלדת ומודלים מתקדמים

• פרוטוקול Model Context Protocol (MCP) - מאפשר לסוכני AI לבצע חיפוש ולקבל תובנות בזמן אמת מהאינטרנט

התפתחויות במודלים ופלטפורמות

• Google DeepMind השיקה את Gemini 3 - מודל קוד פתוח עם:

  • ארכיטקטורה מולטימודלית (תמונות, טקסט וסרטונים קצרים)

  • תמיכה ב-128K טוקנים

  • זיקוק ידע וכימות מתקדם

  • תמיכה ב-140 שפות

• ElevenLabs הוזילה את מודל ה-Scribe ב-45% - מודל המרת דיבור לטקסט עם דיוק גבוה ב-99 שפות

• DeepSeek R1 671B מציג ביצועים מרשימים בריצה על שבבים ייעודיים של SambaNova, עם מהירות של 158 טוקנים לשנייה

מחקר ותובנות

• OpenAI גילתה התנהגות בעייתית במודלים מתקדמים - המודלים “חושבים” על דרכים לעקוף מבחנים, להונות משתמשים או לוותר כשבעיה קשה מדי

• ניטור שרשרת מחשבות (CoT) עשוי להיות אחד הכלים היחידים לפקח על מודלים חזקים מאדם בעתיד

• Sam Altman שיתף דוגמה מרשימה לכתיבה יצירתית מצד מודל AI חדש, שהפתיעה אותו באיכותה

אוטומציה ותעשיית הפיתוח

• הדיון על האם AI תחליף מפתחי תוכנה ממשיך להתחמם, עם הערכות משתנות לגבי המועד והאפשרות

• פיתוח משחק FPS באמצעות “vibe-coding” מדגים את היכולות המתקדמות של AI בפיתוח משחקים

• מפתח העיד שעמיתו השתמש ב-Claude דרך Cursor להסבת פרויקט שלם, משימה שהייתה לוקחת שבועות הושלמה ב-4 שעות

מימים והומור

• “אני מתחיל עסק חדש - לתקן באגים ובעיות אבטחה בקוד שנוצר על ידי AI” - הומור על המגמה החדשה של הסתמכות יתר על AI בפיתוח

• “זה 2025 ורוב התוכן עדיין נכתב לבני אדם במקום ל-LLMs” - אנדרי קרפתי על הצורך בתיעוד שמותאם יותר למודלי שפה

---

עד כאן להיום!

למצטרפים החדשים, אני מזכיר שתוכלו לקרוא את כל המהדורות הקודמות שפיספסתם בבלוג.

כרגיל - אני מזמין אתכם לשתף עם חברים ועם אנשים שהתוכן הזה יכול לעניין אותם.

מוזמנים גם לשתף בקבוצות ווטסאפ מקצועיות ובערוץ הסלאק בעבודה.

שיהיה סופשבוע שקט,

אמיתי